Brain Waves Control of Electrical Devices

Authors

  • ธงชัยป จินาพันธ์ วิทยาลัยวิทยาการวิจัยและวิทยาการปัญญา มหาวิทยาลัยบูรพา
  • ดวงกมล สุขแก้วมณี วิทยาลัยวิทยาการวิจัยและวิทยาการปัญญา มหาวิทยาลัยบูรพา
  • ดุสิต โพธิ์พันธุ์ วิทยาลัยวิทยาการวิจัยและวิทยาการปัญญา มหาวิทยาลัยบูรพา
  • ณัฐพร พวงเกตุ วิทยาลัยวิทยาการวิจัยและวิทยาการปัญญา มหาวิทยาลัยบูรพา
  • ปกร ประกอบศิลป์ วิทยาลัยวิทยาการวิจัยและวิทยาการปัญญา มหาวิทยาลัยบูรพา

Keywords:

Brain computer Interface, Control of Electrical Devices, Motor Imagery Feature

Abstract

The loose of motor functions had high impact on the human daily life. The disabled people or Locked in Syndrome caused from degenerative neuron-muscular diseases or spinal cords injury. They could not possibly control or moving their bodies as normal in their daily life. The possibility to communicate emotions, thoughts and need was thus a primary requirement for these patients and many efforts had been made to open a communication path between them and the external world. A Brain - Computer Interfaces (BCI) transformed signals originating from the human brain into commands that could control devices or applications.BCI provided a new non – muscular communication channel, which could be used to assist patient who had highly compromised motor functions. The recent study of BCI focused on the innovation to serve the disabled people to support the people back to the normal life such as control of the computer for typing, othesis control devices, electrical control devices by developing the electrical signal from the brain. In this study we recorded and transformed the brain signals, which were intentionally modulated by a user or BCI based on motor imagery (MI) into control commands from the electrode F3 to control the electrical devices. We employed 5 subjects (4 males 1 female) ages between 22 – 28 years old for electrical lighting on/off test devices and achieved the accuracy 88 %

References

กนก พานทอง, เสรี ชัดแช้ม และกาญจนา พิทักษ์วัฒนานนท์. (2554). ผลของความ ยากของข้อสอบ และความสามารถของผู้สอบที่มีต่อคลื่นไฟฟ้าสมอง: การศึกษาศักย์ไฟฟ้าสัมพันธ์กับเหตุการณ์ขณะทดสอบด้านเลขคณิต. วิทยาการวิจัยและวิทยาการปัญญา. 9(1): 62-77.

Albis, T. (2009). A Predictive Speller for a Brain Computer Interface Based on Motor Imagery: AI&R Lab Artificial Intelligence and Robotics laboratory of Politecnico di Milano.

Duvinage, M., Castermans, T., Dutoit, T., Petieau, M., Hoellinger, T., Saedeleer, C. D., & Cheron, G. (2012). A P300-based quantitative comparison between the Emotiv Epoc headset and a medical EEG device. Biomedical Engineering. 7(65): 748-764.

Schalk, G., McFarland, D. J., Hinterberger, T., Birbaumer, N., & Wolpaw, J. R. (2004). BCI2000: a general-purpose brain-computer interface (BCI) system. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 51 (6): 1034-1043.

Wolpaw, J. R., Birbaumerc,N., McFarland,D.J., Pfurtschellere,G., & Vaughan,T.M. (2002). Brain–computer interfaces for communication and control. Clinical Neurophysiology.113: 767–791.

Downloads

Published

2017-06-30

How to Cite

จินาพันธ์ ธ., สุขแก้วมณี ด., โพธิ์พันธุ์ ด., พวงเกตุ ณ., & ประกอบศิลป์ ป. (2017). Brain Waves Control of Electrical Devices. DRIRDI Research for Community Service Journal, 3(1), 14–30. retrieved from https://so02.tci-thaijo.org/index.php/DRURDI/article/view/252096

Issue

Section

Research Articles